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Enregistrement W2074898751 · doi:10.1111/j.1365-2052.2009.01972.x

Evaluation of 16 loci to examine the cross‐species utility of single nucleotide polymorphism arrays

2009· article· en· W2074898751 sur OpenAlexaff
Tiziana Sechi, David W. Coltman, James Kijas

Notice bibliographique

RevueAnimal Genetics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAustralian Government
Mots-clésBiologySingle-nucleotide polymorphismGeneticsSNPEvolutionary biologyGenotypeGenetic diversityGenetic divergenceSNP arrayGenePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large collections of single nucleotide polymorphisms (SNPs) have recently been identified from a number of livestock genomes. This raises the possibility that SNP arrays might be useful for analysis in related species for which few genetic markers are currently available. To address the likely success of such an approach, the aim of this study was to examine the threshold number and position of flanking mutations which act to prevent genotype calls being produced. Sequence diversity was measured across 16 loci containing SNPs known either to work successfully between species or fail between species. In pairwise comparisons between domestic and wild sheep, sequence divergence surrounding working SNP assays was significantly lower than that surrounding non-functional assays. In addition, the location of flanking mismatches tended to be closer to the target SNP in loci that failed to generate genotype calls across species. The magnitude of sequence divergence observed for both working and non-functional assays was compared with the divergence separating domestic sheep from European Mouflon, African Barbary, goat and cattle. The results suggest that the utility of SNP arrays for analysis of shared polymorphism will be restricted to closely related pairs of species. Analysis across more divergent species will, however, be successful for other objectives, such as the identification of the ancestral state of SNPs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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